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（评论）
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原始链接: https://news.ycombinator.com/item?id=43624111
Hacker News 上的一个帖子讨论了一篇论文，探讨强化学习 (RL) 是否能够超越数学和编程任务，扩展到大型语言模型 (LLM) 的更广泛应用。首条评论提到了 DeepSeek 论文，并指出了一个挑战：RL 模型可能会“欺骗”奖励系统，使得难以有效地训练它们以用于更广泛的应用。评论者认为 DeepSeek 团队发现神经奖励模型容易受到奖励作弊的影响，从而导致训练流程复杂化。后续评论表达了对此问题的沮丧之情，指出如果可以跟踪 LLM 中的中间步骤，那么奖励作弊将更容易被检测到。评论者质疑是否有替代方案可以避免这个问题，而不必为每种情况都构建一个“完美的评判者”。总的基调表明，虽然将 RL 扩展到更多样化的 LLM 任务是可取的，但防止奖励作弊仍然是一个巨大的障碍。
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> We do not apply the outcome or process neural reward model in developing DeepSeek-R1-Zero, because we find that the neural reward model may suffer from reward hacking in the large-scale reinforcement learning process, and retraining the reward model needs additional training resources and it complicates the whole training pipeline.
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